RESUMO:Introdução: Em 2010, foram observados 305 (37,8%) municípios com epidemias de malária na Amazônia brasileira. A propagação dos eventos epidêmicos pode ser explicada pelo padrão da distribuição espacial. Objetivo: Analisar a dependência espacial, autocorrelação, das epidemias de malária nos municípios dessa região. Métodos: Foi utilizado algoritmo automatizado para detecção dos municípios epidêmicos nos anos de 2003, 2007 e 2010. A dependência espacial foi analisada por meio da variável proporção de meses epidêmicos, aplicando-se os índices de Moran global e local. Foram identiicados os agrupamentos de municípios epidêmicos com o programa TerraView. Resultados: Os valores do índice global de Moran foram 0,4 em 2003; 0,6 em 2007; e 0,5 em 2010 (p = 0,01), conirmando a existência de dependência espacial entre os municípios epidêmicos. O Box Map e o Moran Map identiicaram agrupamentos intermunicipais, interestaduais e fronteiriços com autocorrelação espacial estaticamente signiicante, sendo 10 clusters em 2003; 9 em 2007; e 8 em 2010 (p < 0,05). Discussão: Agrupamentos de municípios epidêmicos podem estar vinculados às diiculdades dos serviços de saúde em atuar articuladamente. Limitações estruturais podem ser superadas buscando a integração territorial para sustentação do planejamento e ações de controle, potencializando as intervenções no contexto espacial abrangente. Conclusão: A análise rotineira da autocorrelação espacial entre municípios epidêmicos, identiicando os agrupamentos com persistência espaço-temporal, poderá fornecer novo indicador de grande utilidade para o planejamento e priorização do controle integrado, no âmbito intermunicipal, interestadual e nas áreas de fronteiras, contribuindo para a redução das epidemias de malária.
Palavras-chave: Malária. Epidemias. Análise espacial. Epidemiologia. Planejamento. Ecossistema Amazônico.
Dependência espacial das epidemias de malária
em municípios da Amazônia Brasileira
Spatial dependence of malaria epidemics in municipalities of the
Brazilian Amazon
Rui Moreira BrazI,II, Renato Fontes GuimarãesIII, Osmar Abílio de Carvalho JúniorIII, Pedro Luiz TauilIV
IDepartamento de Monitoramento e Avaliação do Sistema Único de Saúde, Secretaria Executiva, Ministério da Saúde – Brasília (DF), Brasil.
IIPrograma de Pós-Graduação em Medicina Tropical, Núcleo de Medicina Tropical, Faculdade de Medicina, Universidade de Brasília – Brasília (DF), Brasil.
IIIDepartamento de Geograia, Programa de Pós-Graduação em Geograia, Universidade de Brasília – Brasília (DF), Brasil. IVFaculdade de Medicina, Área de Medicina Social, Universidade de Brasília – Brasília (DF), Brasil.
Autor correspondente: Rui Moreira Braz, Ministério da Saúde, Secretaria Executiva, Departamento de Monitoramento e Avaliação do SUS (DEMAS), Setor de Administração Federal Sul (SAFS), Quadra 2, Lote 5, Edifício Premium, Torre 1, 1º subsolo, CEP: 70070-620, Brasília, DF, Brasil. E-mail: rui.braz@saude.gov.br
INTRODUÇÃO
As epidemias de malária geralmente são influenciadas por processos multicausais, destacando-se os fatores ambientais (vegetação, clima e hidrologia); sociodemográicos (migrações, densidade populacional, situação socioeconômica e atividade laboral da população); biológicos (espécie e densidade de mosquitos do gênero Anopheles, espécie de
Plasmodium e grau de imunidade da população) e; políticos/organizacionais (divisão territorial, organização e efetividade dos serviços de saúde, ocupação desordenada do solo, existência de grandes empreendimentos agropecuários e de infraestrutura). Diante da complexidade desses fatores, um aspecto a ser observado na organização das ações de planejamento e controle é a distribuição espacial da doença. Padrões de morbidade ou de propagação de epidemias não podem ser plenamente compreendidos sem uma abordagem que inclua, também, o espaço como categoria de análise. Os métodos de análise espacial vêm sendo principalmente usados na detecção de aglomerados de casos de doenças, na detecção de áreas de alto risco, no planejamento de ações de controle e no monitoramento da situação de saúde1, provendo, assim, informações para subsidiar o correto direcionamento das ações
investigativas e de controle dos agravos.
Estudo realizado no Brasil utilizou o diagrama de controle por quartis para caracterizar a distribuição das epidemias de malária em um município da região endêmica2. Entretanto,
ABSTRACT:Introduction: In 2010, there were 305 (37.8%) municipalities with malaria epidemics in the Brazilian Amazon. The epidemics spread can be explained by the spatial distribution pattern. Objective: To analyze the spatial dependence, autocorrelation, of the malaria epidemics in the municipalities of this region. Methods: An automated algorithm was used for the detection of epidemic municipalities in 2003, 2007 and 2010. Spatial dependence was analyzed by applying the global and local Moran index on the epidemic months proportion variable. The epidemic municipalities clusters were identiied using the TerraView software. Results: The global Moran index values were 0.4 in 2003; 0.6 in 2007; and 0.5 in 2010 (p = 0.01), conirming the spatial dependence among the epidemic municipalities. Box Map and Moran Map identiied inter-municipal, interstate and borders clusters with spatial autocorrelation (p < 0.05). There were 10 epidemic municipalities clusters in 2003; 9 in 2007 and 8 in 2010. Discussion: The epidemic municipalities clusters may be linked to the health facilities diiculties on acting together. The structural limitations of the health services can be overcome by territorial integration to support planning and control activities, strengthening the interventions. Conclusion: The routine analysis of the epidemic municipalities clusters with spatial and temporal persistence may provide a new indicator of planning and integrated control prioritization, contributing to malaria epidemics reducing in inter-municipal, interstate and borders areas.
além de abordagens locais, é necessário também considerar o nível de dependência espacial das epidemias de malária em todos os municípios da região, incorporando essa informação nas opções dos tomadores de decisões. Valores signiicativos de índices de autocorrelação são evidências de dependência espacial e os modelos inferenciais devem levar o espaço em conta nas suas formulações3, apontando áreas prioritárias para as ações de controle.
O método utilizado no Brasil na priorização de municípios para o controle da malária se baseia no Índice Parasitário Anual4. A sensibilidade desse índice ica reduzida quando aplicado
a grandes extensões geográicas. Sabe-se, porém, que as epidemias de malária apresentam padrões de agregação espacial que muitas vezes ultrapassam os limites e divisas político-administrativas circunscritas aos territórios municipais e estaduais, requerendo esforços conjuntos na solução do problema. O processo epidêmico eventualmente necessita de cooperação internacional para sua contenção. Alguns estudos identiicaram agrupamentos de regiões para explicar a transmissão de doenças, aplicando os índices de Moran global e local, como a classiicação de diversos tipos de cânceres na Alemanha5 e a análise espacial
da dengue no município do Rio de Janeiro6. Os índices de Moran também foram usados
na determinação de áreas prioritárias para controle da malária em Rondônia7, no Mato
Grosso8 e em Roraima9.
Os índices de Moran são indicados para análise espacial de áreas quando os eventos são agregados por municípios ou outras divisões que caracterizem regiões, onde não se dispõe da localização exata das ocorrências, mas sim, de um valor representado por indicadores como taxas, proporções, médias ou medianas10. A agregação espacial de doença pode ser
atribuída a fatores demográicos, ambientais ou socioculturais superpostos geograicamente, referindo-se a uma inesperada aglomeração no espaço e/ou tempo11. Portanto, conhecer a
estrutura e a dinâmica espacial é importante para a caracterização de situações de saúde12.
O presente estudo objetivou analisar a dependência espacial, autocorrelação, das epidemias de malária nos municípios da Amazônica brasileira, nos anos de 2003, 2007 e 2010, no sentido de gerar mapas temáticos que possam contribuir com a compreensão da distribuição espacial dos fenômenos epidêmicos na região.
MÉTODOS
A Amazônia brasileira (AB) é a área endêmica para malária, composta por 807 municípios, pertencentes aos estados do Acre (AC), Amapá (AP), Amazonas (AM), Maranhão (MA), Mato Grosso (MT), Pará (PA), Rondônia (RO), Roraima (RR) e Tocantins (TO). Desses, 52 municípios fazem fronteira com sete países: Bolívia, Colômbia, Guiana, Guiana Francesa, Peru, Suriname e Venezuela. Para entender o controle da doença na região foi elaborado um luxo dos principais procedimentos em cada esfera de gestão: Secretaria Municipal de Saúde (SMS), Secretaria Estadual de Saúde (SES) e Ministério da Saúde (MS). Os municípios epidêmicos foram identiicados após a elaboração de um algoritmo automatizado13, utilizando
Malária na Amazônia brasileira (SIMAM). Esse sistema processou os dados dos anos de 2003 a 2010, cedidos pelo MS. Para a identiicação das epidemias, o SIMAM calculou o 3º quartil do diagrama de controle da série de casos de cada município, conforme estudo realizado no Brasil15. A duração das epidemias foi classiicada em: curta (1 a 4 meses epidêmicos durante
o ano); média (5 a 8 meses) e longa (9 a 12 meses).
A dependência espacial das epidemias foi veriicada por intermédio da variável aleatória
proporção de meses epidêmicos, nos anos de 2003, 2007 e 2010. Esses anos foram considerados suicientes para se veriicar a dinâmica espaço-temporal da autocorrelação. A autocorrelação deriva do conceito estatístico de correlação entre duas variáveis, tendo sido modiicada sua formulação em estudos espaciais3,10, indicando que a correlação é medida para uma mesma
variável aleatória em locais distintos do espaço. A análise espacial foi realizada em três etapas utilizando o programa TerraView16: (1) visualização da distribuição dos municípios
conforme duração das epidemias; (2) cálculo do Índice de Moran Global (IMG); (3) cálculo do Índice de Moran Local (IML). As malhas dos municípios foram obtidas no Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (SUS)17. A hipótese nula testada (H
0) pelo IMG
com autocorrelação não signiicante. Ressalta-se que o presente projeto foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Faculdade de Medicina da Universidade de Brasília.
RESULTADOS
Fonte: Sistema de Monitoramento da Incidência de Malária na Amazônia Brasileira (SIMAM).
Figura 1. Distribuição dos municípios com epidemias de malária, conforme duração do fenômeno epidêmico. Amazônia brasileira, 2003, 2007 e 2010.
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Localização da Amazônia no mapa do Brasil
Amazônia
Duração das epidemias
Sem epidemia
Curta duração
Média duração
Longa duração A-2003
N
N
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Fonte: Sistema de Monitoramento da Incidência de Malária na Amazônia Brasileira (SIMAM).
Figura 2. Box Map para proporção de meses epidêmicos nos municípios da área endêmica. Amazônia brasileira, 2003, 2007 e 2010.
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Localização da Amazônia no mapa do Brasil
Amazônia
Quadrantes do Box Map
Q1 (+/+) Autocorrelação positiva direta
Q2 (-/-) Autocorrelação positiva inversa
Q3 (+/-) Autocorrelação negativa
Q4 (-/+) Autocorrelação negativa A-2003
N
N
B-2007 N
medida pelo IML, independentemente do nível de signiicância e a variação do atributo no decorrer do tempo na maioria dos municípios, mesmo nos estados com baixa transmissão de malária como MT, TO e MA (Figuras 2A a 2C).
A dependência espacial das epidemias detectada pelo Moran Map (Figura 3) foi constatada somente nos municípios com autocorrelação espacial estatisticamente signiicante (p ≤ 0,05). No Q1 (+/+) foram encontrados 101 municípios (12,5% do total da região) em 2003, outros 96 (11,9%) em 2007 e 88 (10,9%) em 2010. Nesse quadrante permaneceram 7 municípios durante os 3 anos. No Q2 (−/−) foram observados 165 (20,5%) municípios em 2003, outros 166 (20,6%) em 2007 e 196 (24,3%) em 2010. Ainda no Q2, 67 municípios permaneceram durante os 3 anos. No Q3 (+/−) foram observados 8 (1,0%) municípios em 2003, mais 5 (0,6%) em 2007 e outros 5 (0,6%) em 2010. No Q3, nenhum município esteve presente durante os três anos. No Q4 (−/+) foram detectados 30 municípios (3,7%) em 2003, outros 21 (2,6%) em 2007 e 28 (3,5%) em 2010. Nenhum município esteve presente no Q4 em todos os anos analisados. A dependência espacial das epidemias nos municípios foi evidenciada pelo Moran Map com os agrupamentos localizados no Q1. Nesse quadrante, foram observados três tipos de agrupamentos: (1) agrupamento intermunicipal, onde todos os municípios pertenciam ao mesmo estado; (2) agrupamento interestadual, onde os municípios pertenciam a estados diferentes; e (3) agrupamento fronteiriço, onde os municípios pertenciam a um ou mais estados, porém, alguns se situavam em áreas de fronteiras internacionais.
No ano de 2003 foram detectados 10 agrupamentos no Q1 do Moran Map. O primeiro composto por quatro municípios situados nas divisas do AM (1), AC (3) e fronteira com o Peru. O segundo composto por dez municípios, nas divisas do AM (1), RO (5) e MT (4). O terceiro composto por seis municípios: AM (4), RR (2) e fronteira com a Venezuela. O quarto composto por quatro municípios: AM (3) e PA (1). O quinto composto por dez municípios: AM (3), AC (1), RO (6) e na fronteira com a Bolívia. O sexto composto por 24 municípios, todos no AM. O sétimo composto por 8 municípios, todos no PA. O oitavo composto por 5 municípios, todos no AP. O nono composto por 6 municípios, todos no MT. O décimo agrupamento, composto por 10 municípios, localizados em RO e na fronteira com a Bolívia (Figura 3A).
Fonte: Sistema de Monitoramento da incidência de casos de malária na Amazônia Brasileira (SIMAM).
Figura 3. Moran Map para proporção de meses epidêmicos nos municípios da área endêmica. Amazônia brasileira, 2003, 2007 e 2010.
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Localização da Amazônia no mapa do Brasil
Amazônia
Categorias do Moran Map
0 (zero) Autocorrelação não significativa Q1 (+/+) Autocorrelação positiva direta Q2 (-/-) Autocorrelação positiva inversa Q3 (+/-) Autocorrelação negativa Q4 (-/+) Autocorrelação negativa
A-2003 N
N
B-2007 N
No ano de 2010, houve uma redução expressiva no número de municípios epidêmicos no estado do AM, em contrapartida, a situação se agravou no PA. Observaram-se oito agrupamentos formados pelos municípios localizados no Q1. O primeiro composto por dez municípios, localizados no AM (3), AC (7) e na fronteira com o Peru. O segundo composto por dez municípios, todos em RR e nas fronteiras com a Venezuela e com a Guiana. O terceiro composto por sete municípios localizados no AM (2) e PA (5). O quarto composto por quatro municípios localizados no PA (3) e MA (1). O quinto composto por oito municípios, todos no AM e fronteira com a Colômbia. O sexto composto por quatro municípios localizados na região do Marajó no PA (2) e AP (2). O sétimo era composto por 39 municípios, todos no PA. O oitavo composto por três municípios, todos localizados no MT (Figura 3C).
DISCUSSÃO
A inaceitável carga da malária e seu impacto socioeconômico colocam a questão como ponto focal para melhorar o controle da doença. Um dos problemas são as limitações operacionais dos serviços de saúde, incluindo ferramentas inadequadas para interromper a transmissão, em alguns locais18. A esse respeito, o Tribunal de Contas da União declarou
que é preciso buscar a conscientização dos gestores para que deem sustentabilidade político-gerencial à estruturação e ações de vigilância e controle da malária, de forma que se diminua a “exportação” de casos de estados e municípios com ação deicitária para outros cuja ação é mais efetiva19. Algumas limitações podem ser superadas buscando-se a integração
territorial para a sustentação das ações de controle nos municípios, envolvendo também os estados20, e ainda, a esfera federal, de modo a potencializar as intervenções no contexto
espacial mais abrangente. A busca da territorialização na saúde vem sendo preconizada por diversas iniciativas, no entanto, muitas vezes o conceito de espaço é reduzido a uma forma meramente administrativa, negligenciando-se o potencial desse conceito para a identiicação de problemas sanitários e de propostas de intervenção21. No caso das epidemias de malária,
icou evidenciada a necessidade da gestão adequada do território para o êxito no controle do fenômeno, em virtude da sua transcendência no espaço político-administrativo.
A distribuição e a duração das epidemias na AB podem estar vinculadas às diiculdades dos serviços de saúde em responder articuladamente com ações efetivas de contenção. A duração das epidemias é marcada por um intervalo de tempo com começo e im22 e o prazo
entre um e quatro meses foi adequado para a interrupção do fenômeno, pois a maioria dos municípios conseguiu controlar os eventos nesse intervalo de tempo. Devido à diversidade de fatores envolvidos na transmissão da malária, o controle efetivo requer a execução de ações integradas de planejamento para neutralizar os efeitos da dependência espacial das epidemias nos municípios.
Foi necessário, porém, melhorar a análise incorporando técnicas de classiicação estatística da estrutura espacial das epidemias, examinando padrões e identiicando agrupamentos, conforme os índices de Moran. Os valores da autocorrelação espacial representados pelo IMG estavam próximos daqueles observados para o risco de se contrair malária no estado de RR (≤ 0,5)9 e RO (0,5 a 0,7)7,porém, foram superiores aos valores encontrados em MT
(0,3 a 0,4)8, sinalizando que a duração das epidemias e o risco de contrair malária podem
caminhar na mesma direção para subsidiar a priorização de ações de controle. Os resultados apresentaram evidências signiicativas de dependência espacial tanto no âmbito estadual como municipal, sugerindo que a localização geográica é importante como determinante das epidemias. Dessa forma, é necessário considerar a associação espacial da doença nos municípios vizinhos, baseada nos fatores que extrapolam as fronteiras geográicas deinidas por critérios exclusivamente políticos e administrativos. No entanto, devido ao fato dessa medida de autocorrelação ter produzido um único valor para o conjunto global dos municípios, ela expressou somente a dependência espacial da região como um todo e exigiu melhor detalhamento por meio do IML.
Com a aplicação do referido índice, foi possível identiicar as áreas homogêneas e classiicar agrupamentos diferenciados, descartando-se a aleatoriedade espacial na distribuição dos municípios com epidemias de maior duração. Os agrupamentos com autocorrelação espacial estatisticamente signiicante, representados no Q1 do Moran Map, foram considerados críticos, nos quais se agregaram municípios em pleno processo epidêmico de maior gravidade. A inluência exercida pelos municípios vizinhos na dinâmica da distribuição da proporção de meses epidêmicos provocou alterações observadas em alguns agrupamentos, nos anos analisados. Essa ocorrência esteve relacionada aos diversos fatores contribuintes para o aumento da incidência e a consequente produção de epidemias de malária. Contudo, deve-se enfatizar que questões relacionadas à organização intermunicipal dos serviços de saúde podem ter inluenciado fortemente para o prolongamento das epidemias nas áreas homogêneas com autocorrelação positiva direta, conforme demonstrado no Q1 do Box Map e do Moran Map. Melhorando a organização da rede de atenção, será possível alcançar a integração regional de ações e serviços de saúde mediante o planejamento regional integrado, o qual poderá garantir a atenção qualiicada, de maneira contínua, sendo esse o aspecto priorizado atualmente no SUS. A integração dos serviços de saúde em regiões especíicas tem por inalidade garantir a integralidade da assistência e conta com instrumentos legais que possibilitam o inanciamento das ações articuladas entre estados e municípios23. A execução das ações de controle, de forma integrada, poderá prevenir a
longa duração das epidemias e reduzir os altos níveis de incidência da doença. A despeito das competências para as ações de controle da malária serem deinidas especiicamente para cada esfera de gestão24, o sistema de planejamento deve servir para a atuação contínua,
Em relação aos agrupamentos gerados pelo Moran Map, merece destaque aquele localizado no sudoeste do AM com o noroeste do AC e fronteira com o Peru, o qual, apesar da variação na quantidade de municípios no decorrer dos anos, mostrou-se persistente nos três anos estudados. O mesmo foi observado na tríplice divisa do AM, PA e MT. Situação idêntica foi notada no AP, onde houve alternância dos municípios, porém, um agrupamento epidêmico esteve sempre presente naquele estado. A divisa do estado de RO com o MT foi outra área com agrupamento de municípios epidêmicos nos três anos. De forma diferente, o estado de RR e o sudeste do PA apresentaram forte agravamento da situação epidêmica a partir do ano de 2010, reforçando a necessidade da atualização periódica desse tipo de estudo para prover informações destinadas ao planejamento integrado e ao direcionamento das ações de controle. Esses agrupamentos requeriam ações intermunicipais que deveriam ter sido coordenadas pelas SES quando a questão estava ainda restrita à jurisdição estadual. No entanto, nos locais onde as divisas estaduais foram ultrapassadas, caberia ao MS desempenhar o papel de articulador, tanto do planejamento integrado quanto do fomento das ações de controle junto às SMS e SES. Todavia, é importante dar atenção também aos riscos impostos pela malária nas fronteiras internacionais. Nessas áreas, as cidades gêmeas são importantes condicionantes para a mobilidade que favorece a transmissão da malária26, como ocorreu nas fronteiras com os estados do AC,
AM, AP e RR. Outros fatores que contribuem para o avanço da doença é o desmatamento de grandes áreas e o contato entre madeireiros, garimpeiros e povos indígenas27. Apesar das
diiculdades identiicadas, nas fronteiras ainda predomina o setor público na operação da rede de atenção básica, vislumbrando a possibilidade de integração dos sistemas locais de saúde28. A mitigação do problema da malária nas áreas de fronteira depende do conhecimento
constante da situação epidemiológica e da cooperação internacional entre o Brasil e os países envolvidos, requerendo articulação permanente no planejamento e execução sistemática do controle da doença. É recomendável que o Programa de Controle da Malária garanta na sua rotina, a análise situacional da doença nos municípios fronteiriços e respectivos países vizinhos, articulando, junto à Organização Pan-Americana de Saúde (OPAS), ações de planejamento e controle da doença, aproveitando, assim, o mecanismo já disponível para tal inalidade na Rede Amazônica de Vigilância da Resistência dos Antimaláricos (RAVREDA) e na Iniciativa contra Malária na Amazônia (AMI)29.
CONCLUSÃO
intermunicipal, seja no interestadual ou interfronteiriço, contribuindo dessa forma, para a redução das epidemias da doença.
O Box Map se mostrou uma ferramenta mais sensível para a detecção dos agrupamentos de municípios epidêmicos, podendo ser utilizado, com melhor desempenho, nas áreas de baixa e moderada transmissão de malária. Enquanto que o Moran Map foi mais especíico, ideal para a detecção de clusters epidêmicos nas áreas de alta transmissibilidade, onde as epidemias foram mais duradouras. A aplicação rotineira dos instrumentos de análises espaciais nos serviços de saúde para a vigilância e controle da malária poderá potencializar positivamente os resultados a serem alcançados. Porém, ainda se conigura em um grande desaio que poderá ser superado com investimento em capacitação técnica daqueles proissionais que estão diretamente envolvidos no controle da doença nas três esferas de gestão, principalmente, se houver uma priorização política em relação ao planejamento e controle regionalizados, conforme está previsto há muito tempo nas normativas orgânicas do SUS.
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Recebido em: 05/02/2013
Revista Brasileira de Epidemiologia 2014;17(3): 615, 617, 619, 621, 623, 625 e 627 DOI: 10.1590/1809-4503201400030004
Artigo: Dependência espacial das epidemias de malária em municípios da Amazônia Brasileira
Nas páginas 615, 617, 619, 621, 623, 625 e 627, onde se lê:
Dependência espacial das epidemias de malária em municípios da Ecossistema Amazônico
Leia-se:
